中国五级行政区域坐标
数据来源
数据来自 china_area_mysql，包括省市县镇村 5 个层级（港澳地区的数据只有 3 级，台湾地区 4 级），数据被处理成 json 和 txt 两种格式类型。
pyecharts 自定义坐标
在 pyecharts 中，Geo/Geolines 图需要定义地区坐标，由于全国地区众多且多重名，pyecharts 无法精确度较高的区域坐标。pyecharts 中提供自定义坐标的方式有 4 种：
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（推荐） 使用
geo_cities_coords参数，字典类型，如 {'阿城': [126.58, 45.32],}coords.txt
"北京": [116.407526, 39.90403], "北京东城": [116.416357, 39.928353], "北京东城东华门": [116.406708, 39.914219], "北京东城东华门多福巷": [116.412747, 39.923014], "北京东城东华门银闸": [116.406708, 39.914219], "北京东城东华门东厂": [116.406708, 39.914219], "北京东城东华门智德": [116.404642, 39.918634], "北京东城东华门南池子": [116.40318, 39.907837], "北京东城东华门黄图岗": [116.410022, 39.920854], "北京东城东华门灯市口": [116.414391, 39.918751],在 coords.txt 中查找对应关键字,复制到
geo_cities_coords参数即可 -
（推荐） 使用
add_coordinate()方法提供一个自定义坐标本质上
geo_cities_coords内部就是调用add_coordinate()方法add_coordinate(self, name: six.text_type, longitude: float, latitude: float): -> None example: add_coordinate("某地", 100.0, 20.0) -
（推荐 V0.5.9+） 使用
add_coordinate_json()方法提供一个自定义坐标 JSON 文件add_coordinate_json(self, json_file: six.text_type): -> None example: add_coordinate_json("my_coords.json") # my_coords.json { "某地": [100.0, 20.0], ... } -
（不推荐，这种操作方式一旦 pyecharts 更新，坐标会失效） Hack pyecharts 源代码，对应文件位于
Lib/site-packages/pyecharts/datasets/city_coordinates.json具体路径根据操作系统和 Python 环境而定。coords.json
[ {"北京": [116.407526, 39.90403]}, {"北京东城": [116.416357, 39.928353]}, {"北京东城东华门": [116.406708, 39.914219]}, {"北京东城东华门多福巷": [116.412747, 39.923014]}, {"北京东城东华门银闸": [116.406708, 39.914219]}, {"北京东城东华门东厂": [116.406708, 39.914219]}, {"北京东城东华门智德": [116.404642, 39.918634]}, {"北京东城东华门南池子": [116.40318, 39.907837]}, {"北京东城东华门黄图岗": [116.410022, 39.920854]}, {"北京东城东华门灯市口": [116.414391, 39.918751]}, ... ]在 coords.json 中查找对应关键字，补充到 city_coordinates.json 文件中即可
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